o principal diferença entre o Hadoop e o Spark é que o Hadoop é uma estrutura de código aberto Apache que permite o processamento distribuído de grandes conjuntos de dados em clusters de computadores usando modelos de programação simples, enquanto Spark é uma estrutura de computação em cluster projetada para computação rápida de Hadoop.

Big data refere-se à coleção de dados que possui um grande volume, velocidade e variedade. Portanto, não é possível usar métodos tradicionais de armazenamento e processamento de dados para analisar big data. Hadoop é um software para armazenar e lidar com big data de forma eficaz e eficiente. Porém, o Spark, por outro lado, é uma estrutura Apache para aumentar a velocidade de computação do Hadoop. Ele pode lidar com análises em lote e em tempo real e cargas de trabalho de processamento de dados.

Big Data, Hadoop, Spark

O que é Hadoop

Hadoop é uma estrutura de código aberto desenvolvida pela Apache Software Foundation. Ele é usado para armazenar big data em um ambiente distribuído para processá-los simultaneamente. Além disso, ele fornece armazenamento e computação distribuídos em clusters de computadores. Além disso, existem quatro componentes principais na arquitetura do Hadoop. Eles são; Hadoop File Distributed System (HDFS), Hadoop MapReduce, Hadoop common e Hadoop YARN.

HDFS é o sistema de armazenamento Hadoop. Funciona de acordo com a arquitetura mestre-escravo. O nó mestre gerencia os metadados do sistema de arquivos. Os outros computadores funcionam como nós escravos ou nós de dados. Além disso, os dados são divididos entre esses nós de dados. Da mesma forma, o Hadoop MapReduce contém o algoritmo para processar dados. Aqui, o nó mestre executa tarefas de redução de mapa em nós escravos. E o nó escravo conclui as tarefas e envia os resultados de volta ao nó mestre. Além disso, o Hadoop Common fornece bibliotecas e utilitários Java para oferecer suporte a outros componentes. Por outro lado, o Hadoop YARN executa o gerenciamento de recursos do cluster e o agendamento de tarefas.

O que é Spark

Spark é uma estrutura Apache para aumentar a velocidade de computação do Hadoop. Isso ajuda o Hadoop a reduzir o tempo de espera entre as consultas e a minimizar o tempo de espera para executar o programa.

Spark SQL, Spark Streaming, MLib, GraphX ​​e Apache Spark Core são os principais componentes do Spark.

Spark Core - Todas as funcionalidades são construídas no Spark Core. É o mecanismo de execução geral da plataforma de ignição. Ele fornece computação in-memory e conjuntos de dados de referência em sistemas de armazenamento externo.

Spark SQL - Fornece SchemaRDD que suporta dados estruturados e semiestruturados.

Spark Streaming - Fornece recursos para realizar análises de streaming.

MLib - Uma estrutura de aprendizado de máquina distribuída. O Spark MLib é mais rápido do que a versão baseada em disco do Hadoop do Apache Mahout.

GraphX - Uma estrutura de processamento de gráfico distribuído. Ele fornece uma API para expressar computação de gráfico que pode modelar os gráficos definidos pelo usuário usando a API de abstração Pregel.

Diferença entre Hadoop e Spark

Definição

Hadoop é uma estrutura de código aberto Apache que permite o processamento distribuído de grandes conjuntos de dados em clusters de computadores usando modelos de programação simples. Apache Spark é uma estrutura de computação em cluster de uso geral distribuída de código aberto. Portanto, isso explica a principal diferença entre Hadoop e Spark.

Velocidade

A velocidade é outra diferença entre Hadoop e Spark. O desempenho do Spark é mais rápido do que o Hadoop.

Tolerância ao erro

O Hadoop usa a replicação de dados em várias cópias para obter tolerância a falhas. Spark usa Resilient Distributed Dataset (RDD) para tolerância a falhas.

API

Outra diferença entre o Hadoop e o Spark é que o Spark fornece uma variedade de APIs que podem ser usadas com várias fontes de dados e idiomas. Além disso, eles são mais extensíveis do que as APIs do Hadoop.

Uso

O Hadoop é usado para gerenciar o armazenamento e processamento de dados de aplicativos de big data em execução em sistemas em cluster. Spark é usado para impulsionar o processo computacional do Hadoop. Portanto, essa também é uma diferença importante entre o Hadoop e o Spark.

Conclusão

Concluindo, a diferença entre o Hadoop e o Spark é que o Hadoop é uma estrutura de código aberto Apache que permite o processamento distribuído de grandes conjuntos de dados em clusters de computadores usando modelos de programação simples, enquanto o Spark é uma estrutura de computação em cluster, projetada para computação rápida do Hadoop. Ambos podem ser usados ​​para aplicativos baseados em análise preditiva, mineração de dados, aprendizado de máquina e muito mais.

Referência:

1. “Hadoop - Introdução ao Hadoop.” Www.tutorialspoint.com, Tutorials Point, disponível aqui.2. “Introdução ao Apache Spark.” Www.tutorialspoint.com, Tutorials Point, disponível aqui.

Cortesia de imagem:

1. ”Apache Hadoop Elephant” da Intel Free Press (CC BY-SA 2.0) via Flickr2. “Spark Java Logo” Por David Åse - Trabalho do próprio (CC BY-SA 4.0) via Commons Wikimedia